数据收集的设计原则。①明确你要测量什么：每个变量都要有清晰的操作化定义（从抽象概念到可测量的指标）。②选择合适的测量工具：已有量表要经过信效度检验；自编问卷要经过预测试。③确定样本量和抽样方法：样本量不是"越多越好"，而是"足够回答研究问题"——用功效分析（Power Analysis）来确定。

问卷调查的实施。第一步：设计问卷（参考已有量表+自编题目）。第二步：预测试（Pilot Test）——找20–30人试填，检查题目是否清晰、选项是否全面、填写时间是否合理。第三步：正式发放。发放渠道可以是线上（问卷星、腾讯问卷）或线下（纸质问卷）。第四步：数据清洗——剔除无效问卷（填写时间过短、所有选项一样、明显乱填）。

实验数据的收集。①实验环境控制：确保实验条件一致（同一设备、同一时间段、同一指导语）。②随机分组：用随机化工具（如Random.org）分配被试到实验组和对照组。③过程记录：详细记录每个被试的操作过程、反应时间、异常行为。④数据备份：每次实验后立即备份原始数据，避免丢失。

访谈数据的收集。①访谈提纲准备：设计10–15个开放式问题，按逻辑顺序排列。②录音与转录：征得同意后录音，事后逐字转录为文本。③编码分析：用主题分析法（Thematic Analysis）对访谈文本进行编码、归类、提炼主题。④信度检验：如果是多人编码，计算Kappa系数或一致性百分比。

数据收集的伦理要求。①知情同意：告知参与者研究目的、流程、风险、自愿原则。②匿名与保密：不收集可识别个人身份的信息，数据加密存储。③安全存储：原始数据备份到安全位置，只授权研究人员访问。④伦理审批：涉及人类被试的研究需提前获得伦理委员会批准。

常见数据问题及应对。①样本偏差：某些群体参与率过低→调整发放渠道或采用加权方法。②缺失值：部分问卷有空白→如果缺失率<5%可以直接删除，5%–20%用插补法，>20%要考虑重新收集。③异常值：明显不合理的极端值→检查是否是录入错误，确认后用Winsorize或删除。④数据泄露：被试信息意外暴露→立即报告伦理委员会并采取补救措施。

数据收集的设计原则。①明确你要测量什么：每个变量都要有清晰的操作化定义（从抽象概念到可测量的指标）。②选择合适的测量工具：已有量表要经过信效度检验；自编问卷要经过预测试。③确定样本量和抽样方法：样本量不是"越多越好"，而是"足够回答研究问题"——用功效分析（Power Analysis）来确定。

问卷调查的实施。第一步：设计问卷（参考已有量表+自编题目）。第二步：预测试（Pilot Test）——找20–30人试填，检查题目是否清晰、选项是否全面、填写时间是否合理。第三步：正式发放。发放渠道可以是线上（问卷星、腾讯问卷）或线下（纸质问卷）。第四步：数据清洗——剔除无效问卷（填写时间过短、所有选项一样、明显乱填）。

实验数据的收集。①实验环境控制：确保实验条件一致（同一设备、同一时间段、同一指导语）。②随机分组：用随机化工具（如Random.org）分配被试到实验组和对照组。③过程记录：详细记录每个被试的操作过程、反应时间、异常行为。④数据备份：每次实验后立即备份原始数据，避免丢失。

访谈数据的收集。①访谈提纲准备：设计10–15个开放式问题，按逻辑顺序排列。②录音与转录：征得同意后录音，事后逐字转录为文本。③编码分析：用主题分析法（Thematic Analysis）对访谈文本进行编码、归类、提炼主题。④信度检验：如果是多人编码，计算Kappa系数或一致性百分比。

数据收集的伦理要求。①知情同意：告知参与者研究目的、流程、风险、自愿原则。②匿名与保密：不收集可识别个人身份的信息，数据加密存储。③安全存储：原始数据备份到安全位置，只授权研究人员访问。④伦理审批：涉及人类被试的研究需提前获得伦理委员会批准。

常见数据问题及应对。①样本偏差：某些群体参与率过低→调整发放渠道或采用加权方法。②缺失值：部分问卷有空白→如果缺失率<5%可以直接删除，5%–20%用插补法，>20%要考虑重新收集。③异常值：明显不合理的极端值→检查是否是录入错误，确认后用Winsorize或删除。④数据泄露：被试信息意外暴露→立即报告伦理委员会并采取补救措施。